聚焦人工智能技术前沿与治理 中外专家学者国际论坛建言献策******

　　中新网北京12月5日电 (记者 孙自法)2021人工智能合作与治理国际论坛“人工智能技术前沿与治理”主论坛，12月5日在清华大学以线上线下结合方式举行，中外人工智能(AI)领域专家学者聚焦人工智能技术前沿与治理这一主题，发表主旨演讲建言献策，并深入研讨交流。

　　美国国家科学院院士、美国艺术与科学院院士、约翰·贝茨·克拉克奖得主、斯坦福大学商学院技术经济学教授、以人为本人工智能研究所副所长苏珊·阿西(Susan Athey)认为，大学在指导人工智能创新方面可以发挥优先引导的关键作用。由于私营部门的技术人员缺乏伦理、哲学方面的训练，难以开发出具有可解释性的算法框架，深化这类研究能够在人工智能治理的问题识别、建立开发实践框架、提供指引等方面发挥重要作用。此外，由于数据可以带来巨大的规模效应，当前“软件即服务”的平台经济模式已非常普及。人工智能和数据需求可能带来“伪”市场集中，因此，未来对“机器换人”的预测非常具有挑战性，需要重新关注和思考人工智能如何用于应对老龄化等公共管理问题，使基于人工智能的公共服务变得更加高效。

　　国际人工智能协会前主席、清华大学人工智能国际治理研究院学术委员约兰达·吉尔(Yolanda Gil)指出，由于人类对智能机制认知不足、智能行为本身的复杂性、观测手段的有限性以及个体知识、职业、信仰、文化背景等的差异性，导致当前人工智能研究中面临着一系列挑战，因此，需要加强人工智能基础研究工作，这需要跨领域、跨学科的共同努力。当前，理解人工智能机理和构建人工智能世界模型是人工智能研究面临的两大挑战。一方面，理解人工智能机理需要构架“感知-思考-行动”的智能模型，加强对大脑思维机理的理解，建议借鉴神经科学研究联合体的有益经验，建立全球性的人工智能研究数据库，形成全球共享的研究社区。另一方面，构建人工智能世界模型则需要建立在人类经验、社会习俗、专业技能的基础上，建议建立类似于自由协作式的知识库，通过全民民众参与，推动知识在全球层面共享。

　　中国科学院院士、清华大学人工智能研究院名誉院长、清华大学人工智能国际治理研究院学术委员张钹表示，由于深度学习等算法存在不可解释性，导致前两代人工智能算法存在着公平性、安全性问题和不可靠、不可信等缺陷。发展第三代人工智能关键在于发展可解释的、鲁棒的人工智能理论和方法，开发安全、可信、可靠、可扩展的人工智能技术，以“数据驱动+知识驱动”构建支持可解释的人工智能算法的深度学习平台，赋能人工智能安全与防御优化。从数据中真正获取智能要靠知识的帮助与引导，并需要政策法规对数据使用的正确规范，充分利用知识、数据、算法和算力四个要素结合，推动人工智能的创新发展。

　　中国工程院院士、北京大学信息科学技术学院院长、鹏城实验室主任、清华大学人工智能国际治理研究院学术委员高文认为，当前人工智能发展处于新一代人工智能向强人工智能发展的关键阶段，至2030年，中国人工智能发展总体要达到世界领先水平。从战略问题看，中美欧三方在人工智能人才、研究、开发、应用、硬件、数据等方面竞争激烈，当前中国人工智能发展在战略政策、数据资源、应用场景、潜力人才方面具有优势，而在基础理论、原创算法、关键部件、国际平台、高级人才等方面还存在短板。从战术问题看，人工智能2.0需采用基于大数据的统计AI解决大规模AI应用需求，鼓励各种可能的强人工智能探索，“可解释机器学习+推理”和“仿生系统+AI大算力”是可能的技术路线图；在安全问题层面，强人工智能的安全风险主要来源于模型的不可解释性、算法和硬件的不可靠性和自主意识的不可控性，人工智能2.0应采用DPI与“防水堡技术”解决数据安全与隐私保护，重视探索人工智能伦理问题，并基于“理论-技术研究-应用”的阶段性采取不同的风险防范策略。

　　美国国家工程院外籍院士、英国皇家工程院外籍院士、清华大学高等研究院双聘教授沈向洋表示，AI已经应用于生活和工作的方方面面，目前甚至在法律上也具有一定的应用，比如美国已经有很多法庭用机器学习和人工智能方法帮助判刑，包括决定刑期这样非常重要的问题。但是我们还无法理解一些AI决策的缘由。未来发展过程中我们不能只看见AI决策的“黑箱”，应该打开“黑箱”，探究和理解其中的具体内容和因果关系，我们一定要做可解释性的AI。同时，他提到负责任的AI应具备公平性、可靠性、隐私性、包容性、透明性和责任性的特点，作为新兴领域，还需要向其他领域学习，从而更好的服务于人类。

　　中国工程院外籍院士、清华大学智能产业研究院院长、人工智能国际治理研究院学术委员张亚勤指出，“碳中和”是人类能源结构的又一次变革。“碳中和”既是可持续发展的必然选择，又是产业结构调整和发展的重大机遇。企业在“碳中和”背景下都面临转型增效的压力。人工智能+物联网是智联网，智联网可以赋能绿色计算，助力“碳中和”。智联网助力“碳中和”主要包括三个环节：首先，由数据驱动和人工智能优化引擎来实现智能决策。其次，多参数全链系统配置优化。最后，通过多源多维异构感知融合实现智能感知。智联网可用于能源融合、降低ICT产业的碳排放和推动新兴产业发展等。他还介绍了智联网赋能的绿色计算平台的框架，该平台包括人工智能驱动节能减排和高能效人工智能系统，应用路径包括绿色园区和工业节能。

　　2021人工智能合作与治理国际论坛由清华大学主办，清华大学人工智能国际治理研究院承办，国际支持机构为联合国开发计划署。论坛为期两天，设有三场主论坛、一场特别论坛和七场专题论坛。“人工智能技术前沿与治理”主论坛由清华大学计算机科学与技术系教授、人工智能研究院常务副院长孙茂松主持。(完)

一线城市新房价格率先企稳 楼市“小阳春”会提前吗？******

　　(经济观察)一线城市新房价格率先企稳 楼市“小阳春”会提前吗？

　　中新社北京1月16日电 题：一线城市新房价格率先企稳 楼市“小阳春”会提前吗？

　　中新社记者 庞无忌

　　作为中国楼市的重要“风向标”，一线城市新房价格在2022年末出现企稳迹象。房地产市场是否迈入企稳回升通道？今年的楼市“小阳春”会提前到来吗？

　　房价连续16个月环比下跌

　　从2021年9月份以来，中国房地产市场持续探底，新房和二手房价持续处于下跌区间。

　　中国国家统计局1月16日发布的数据显示，2022年12月份，中国70个大中城市中，新建商品住宅销售价格和二手住宅销售价格环比下跌的城市分别较上月增加4个和1个；多数城市房价环比下跌。

　　当月，中国70个城市新建商品住宅价格指数平均环比下跌0.2%，同比下跌2.3%；二手住宅价格指数平均环比下跌0.4%，同比下跌3.8%。

　　广东省城规院住房政策研究中心首席研究员李宇嘉指出，新房和二手房价连续16个月环比下跌、同比调整也近一年，这带来了房地产市场预期的逆转。更多人对房价持下跌预期，导致市场持续疲软。

　　2022年12月份，多数城市房价下跌，特别是二手房市场跌幅较深。二手房价下跌城市数量上升至63个，且同比跌幅仍在扩大，显示供需两端都较弱。李宇嘉认为，稳房价成为今年稳预期、稳信心、纾困供给端的重要一环。

　　一线城市率先企稳

　　值得注意的是，2022年12月份，作为楼市“领头羊”的一线城市新房价格已率先止跌企稳。

　　官方数据显示，2022年12月份，一线城市新建商品住宅销售价格环比由上月下降0.2%转为持平。其中，北京、上海新房价格环比涨0.2%和0.4%，广州、深圳环比跌0.4%和0.3%。

　　上海易居房地产研究院研究总监严跃进表示，一线城市新房价格在连跌3个月后，已经有止跌迹象。过去几年来，房地产市场进入上行周期时，往往由一线城市房地产升温开启。严跃进表示，这类城市房价止跌，有助于修复市场预期。

　　诸葛找房数据研究中心也认为，2023年一线城市房地产市场将率先恢复，尤其是北京和上海。该机构认为，一线城市将凭借丰富的产业配套率先走出下行周期，进入上行周期。

　　楼市“小阳春”会提前吗？

　　过去每年三月至四月份，房地产市场会迎来一波“小阳春”行情。今年楼市的“小阳春”行情是否会提前至春节期间？

　　调研显示，过去由春节返乡带火的“返乡置业”在2023年春节，热度不及以往。根据58同城、安居客近日发布的一份调研报告，2023年春节期间，超八成意向购房者计划在工作城市及周边买房。而想回到家乡购房的人群占比仅17.1%，大幅低于2020年春节时的68.6%。作为返乡置业的主力，三、四线城市春节期间或难现楼市明显升温。

　　今年楼市“小阳春”料将从一、二线城市开始，整体楼市升温或要等到二季度。

　　目前一些积极因素已经显现。贝壳研究院发布的数据显示，今年1月上旬二手房市场的先行指标出现了明显的回升。代表需求的带看量和成交量出现明显回升。从带看量看，1月上旬50个重点城市日均带看量较12月增加22%；从成交量来看，1月上旬50城日均二手房成交量较去年12月增加39%。廊坊、北京等地日均成交较12月翻倍。

　　贝壳研究院预计，疫情期间被抑制的改善型需求会加快释放，2023年一季度核心城市房地产市场有望迎来开门红。58安居客研究院院长张波认为，市场底部已逐步清晰，预计房价稳定及上涨城市数量明显增长将出现在今年二季度。(完)